Data from: Are crop fields pharmacies for megaherbivores? From ecophysiological studies of elephant (<em>Loxodonta cycotis</em>) crop raiders in Gabon
Notice bibliographique
Résumé
Damage to crops is a major cause of human-elephant conflict (HEC) in elephant range states. Elephant crop raiding drives farmers' resentment against elephants and reduces local community support for wildlife conservation. While elephant crop raiding ecology is well studied, further investigations on HEC mitigation strategies are still needed. Thus, there is a need to focus on less investigated areas, such as the physiological drivers of elephant crop-raiding behavior, using multidisciplinary sciences. Two physiological proxies, gastrointestinal parasite infestations (GPI) and fecal glucocorticoid metabolite (fGCM) concentrations, common in animal ecophysiology, were used to help understand differences or motivations in the preferences of crops by elephant raiders. The results show, for the first time, that forest elephants may increase the frequency of crop raiding according to GPI, indicating a self-medication behavior. Increases in parasitism prevalence (PP) and parasitism intensity (PI) in sampled boluses led to 28% and 0.16% more intakes of all crops, respectively. Parasitism prevalence (PP) increases in elephant boluses also led to 16% and 25% more bananas and papaya intakes, respectively, while PI increases in boluses led to 0.1% more intakes of both bananas and papaya plants. No such predictions were found for other crops (cassava and palm plant), nor for natural food species. Furthermore, fGCM concentrations were not related to elephant crop raiding. Results highlight a trade-off between the benefit of elephants raiding crops and the danger of encountering farmers by adopting nocturnal crop-raiding behaviours.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,019 | 0,004 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».